मशीन लर्निंग में Embedding पर एक विस्तृत गाइड
(discuss.pytorch.kr)Machine Learning / Deep Learning क्षेत्र में उपयोग की जाने वाली embedding तकनीकों पर एक गाइड दस्तावेज़ का अनुवाद किया गया है.
⚠️ यह AI इंफ्रास्ट्रक्चर/टूल डेवलपमेंट startup ENCORD के ब्लॉग पोस्ट का अनुवाद है, और लेख में ENCORD की सेवा का उपयोग करके किए गए visualization उदाहरण शामिल हैं.
मुख्य सामग्री इस प्रकार है:
- उच्च-गुणवत्ता वाले training data का महत्व
- embedding के प्रकार: image embedding, word embedding, graph embedding
- embedding के उपयोग क्षेत्र: data quality में सुधार, manual labeling में कमी, computation में कमी, performance में सुधार
- embedding का उपयोग करने के लाभ: समृद्ध dataset बनाना, bias कम करना, model performance में सुधार
- AI embedding का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाला training data बनाना
- data preparation
- embedding: PCA&SVD, autoencoder, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP
- embedding के उपयोग को दिखाने वाले case study
- AI embedding के उपयोग के best practice
6 टिप्पणियां
धन्यवाद
धन्यवाद! पढ़ते समय अगर आपको कोई हिस्सा अटपटा लगे या समझने में कठिनाई हो, तो कृपया बताइए, मैं उसे प्रतिबिंबित करने की कोशिश करूँगा. ^^
मैंने इसे बाद में देखने के लिए सेव करके रखा था, लेकिन अभी यह खुल ही नहीं रहा है।
पढ़ने के लिए धन्यवाद! (पिछले शनिवार रात server में थोड़ी-सी issue थी ^^;;;)
यदि पढ़ते समय आपको कोई हिस्सा अटपटा लगा हो या समझने में कठिन लगा हो, तो कृपया बताइएगा ताकि हम उसे अगली बार शामिल कर सकें। धन्यवाद!
अब यह संभव है!
🙇♂️